La velocidad operativa de las empresas nativas de IA frente a las empresas "pre GPT" es palpable. No solo hay menos personal, sino que la producción en toda la organización es mucho mayor: producto, marketing, ventas, etc. Predominantemente en la oficina también = multiplicador de fuerza. Cambio mega + extremadamente difícil para las empresas tradicionales adaptarse.

Todos los ojos en la IA (merecido), pero no lo suficiente en el crecimiento excepcional que está ocurriendo en empresas enfocadas en el consumidor "pre-GPT" como DoorDash, Toast, Shopify, Duolingo, Carvana, etc. Los inversores perdieron la fe en '22, soportaron años de titulares de "recesión!" y han sido ricamente recompensados desde entonces.

Todos los ojos en la IA (merecido), pero no lo suficiente en el crecimiento excepcional que está ocurriendo en empresas enfocadas en el consumidor "pre-GPT" como DoorDash, TOST, Shopify, Duolingo, Carvana, etc. Los inversores perdieron la fe en '22, soportaron años de titulares de "recesión!" y han sido ricamente recompensados desde entonces.

"MCP está surgiendo como el nuevo front end, en lugar de humanos, para los agentes." Buen escucha con @vercel fundador @rauchg y @jaltma

"Mi mejor consejo es... necesitas mirar al menos 12 meses hacia adelante. Si solo estás tratando de iterar, no vas a crecer rápido." Buena escucha para fundadores/CEOs que buscan entender cómo un CRO experimentado piensa sobre la escalabilidad de GTM. @databricks CRO Ron Gabrisko con/@HarryStebbings

Siempre es sorprendente ver a los analistas de PTs perseguir resultados. $RBLX pasó de $61 a $130 del 12 de enero -> hoy 😳

El síndrome de la línea TSA Pre Clear...

Tantas ideas aquí 😂

Divertido escuchar una mención de este tweet en uno de mis podcasts favoritos (1:59) con @michaelbatnick @Downtown 😊

Más ha cambiado sobre cómo pienso en el trabajo solo en el último año que en los últimos 20 años combinados. A medida que hemos adoptado un enfoque de IA en Box, aquí hay algunos ejemplos de lo que me encuentro. * Sesgo hacia prototipos en lugar de una teoría o presentación. Mi expectativa general es que deberíamos ver ejemplos funcionales de lo que es posible o de lo que estamos construyendo mucho más que simplemente hablar de ello o saltar a una pizarra. * La mayoría de los proyectos están "yendo a lo grande". En un mundo donde puedes diseñar más, construir más y producir más contenido, casi no hay escenario en el que termines pensando en pequeño en un proyecto. Esto está sucediendo en marketing, producto, ventas y más. Contrariamente a la intuición (para algunos), al permitirnos la IA ir a lo grande, en realidad hemos contratado nuevos roles que antes no habríamos justificado. * Las líneas entre roles clásicamente definidos probablemente se difuminarán cada vez más. Un diseñador ahora puede pensar más como un PM. Un comercializador de productos puede hacer mucho más de las funciones de marketing circundantes y más. Es una especie de carrera para ver qué roles se entrelazan y luego qué nuevos tipos de roles emergen de eso en el proceso. * Espero que se realice mucha más investigación sobre casi cualquier tema. Me encuentro preguntando "¿hemos verificado cómo están haciendo X las 20 principales empresas de software?" en un montón de reuniones. La expectativa es que deberíamos saber mucho más sobre *todo*. Esto no cambia el juicio y la intuición, solo agrega más información en el proceso. * Enviaré tareas a la IA antes de molestar a alguien más sobre algo relativamente sencillo. Si necesito un dato en el negocio, puedo preguntar a Box AI. Si necesito investigar un tema, puedo enviar una tarea de investigación profunda a un agente. Si quiero ver un modelo yo mismo, puedo hacer que la IA diseñe un ejemplo rápido. El resultado agregado de todo esto es simplemente la expectativa de que todo debería moverse más rápido y la producción debería aumentar. Hemos expandido efectivamente las capacidades de la empresa de la noche a la mañana. Será increíble ver cómo se ve esto en 5 años.